Наивный байесовский алгоритм С НУЛЯ на Python (без scikit-learn, только математика)

Узнайте, как реализовать наивный байесовский классификатор с нуля на Python, используя только математические функции и NumPy (без библиотек машинного обучения, таких как Scikit-Learn). Я начну с объяснения основных математических концепций наивного байесовского классификатора, включая теорему Байеса и гауссовское распределение для работы с непрерывными признаками, а затем покажу, как реализовать это в коде. Это четвёртый эпизод моей серии «Машинное обучение с нуля», в которой я пошагово разрабатываю алгоритмы машинного обучения с нуля, чтобы по-настоящему понять, как они работают. 📺 Смотрите плейлист здесь:    • Machine Learning From Scratch   📊 Набор данных Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/uciml... 💻 Полный код на GitHub: https://github.com/harryconnor/Machin... ТАЙМ-КОДЫ: 00:00 — Введение 00:23 — ЧАСТЬ 1: Математика 05:00 — ЧАСТЬ 2: Кодирование #машинноеобучение #python